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作者：520
日期：2023年12月08日
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import numpy as np
import tensorflow as tf
# 定义dropout层
layer = tf.keras.layers.Dropout(0,input_shape=(2,))
# 定义输入数据
data = np.arange(1,11).reshape(5,2).astype(np.float32)
print(data)
output = layer(data,training=True)
print(output)
callback = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='loss',patience=3)
mode=tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(10)])
mode.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(),loss='mse')
history = mode.fit(np.arange(100).reshape(5,20),np.array([0,1,0,1,0]),epochs=10,batch_size=1,verbose=1)
len(history.history['loss'])